Chains
在聊天机器人和大型语言模型的语境中，“链”通常指的是文本序列或对话轮次。这些链用于存储和管理聊天机器人或语言模型的对话历史和上下文。链有助于模型理解正在进行的对话，并提供连贯且与上下文相关的回应。
链式操作的工作原理如下：
对话历史：当用户与聊天机器人或语言模型进行交互时，对话通常以一系列文本消息或对话轮次的形式呈现。用户和模型的每条消息都会按时间顺序存储，以保持对话的上下文。
输入与输出：每条链都包含用户输入和模型输出。用户的输入通常被称为“输入链”，而模型的响应则存储在“输出链”中。这使得模型能够回顾对话中的先前消息。
情境理解：通过在这些链中保留完整的对话历史，模型能够理解情境并参考之前的消息，从而提供连贯且与情境相关的回复。这对于与用户保持自然且有意义的对话至关重要。
最大长度：链有最大长度限制，以管理内存使用和计算资源。当链过长时，可能会删除或截断旧消息，为新消息腾出空间。这可能会导致重要对话细节的丢失，从而丧失上下文信息。
对话的延续：在实时聊天机器人或语言模型的交互中，输入链会随着用户的新消息不断更新，输出链则会随着模型的回应而更新。这使得模型能够追踪正在进行的对话并做出适当的回应。
链是构建和维护聊天机器人和语言模型对话中的一个基本概念。它们确保模型能够获取生成有意义且上下文感知的回复所需的上下文，从而使交互对用户更具吸引力和实用性。
链节点：
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